BiasGym: Fantastic LLM Biases and How to Find (and Remove) Them

📄 arXiv: 2508.08855v2 📥 PDF

作者: Sekh Mainul Islam, Nadav Borenstein, Siddhesh Milind Pawar, Haeun Yu, Arnav Arora, Isabelle Augenstein

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-12 (更新: 2025-08-14)

备注: Under review

💡 一句话要点

提出BiasGym框架以识别和消除大型语言模型中的偏见

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 偏见识别 去偏见 BiasGym 自然语言处理 可解释性研究 安全干预

📋 核心要点

  1. 现有方法在识别和消除大型语言模型中的偏见时面临挑战，偏见行为往往难以系统分析和缓解。
  2. 论文提出的BiasGym框架通过BiasInject和BiasScope两个组件实现偏见的注入、分析和去偏见，具有良好的可推广性。
  3. 实验结果表明，BiasGym在减少现实世界的刻板印象和探测虚构关联方面表现出色，具有实际应用价值。

📝 摘要（中文）

理解大型语言模型（LLMs）中编码的偏见和刻板印象对于开发有效的缓解策略至关重要。偏见行为往往微妙且难以孤立，即使在故意引发时也不易识别，这使得系统分析和去偏见变得特别具有挑战性。为此，我们提出了BiasGym，一个简单、经济且可推广的框架，用于可靠地注入、分析和缓解LLMs中的概念关联。BiasGym由两个组件组成：BiasInject通过基于标记的微调将特定偏见注入模型，同时保持模型不变；BiasScope利用这些注入信号识别并引导导致偏见行为的组件。我们的研究展示了BiasGym在减少现实世界刻板印象和探测虚构关联方面的有效性，显示了其在安全干预和可解释性研究中的实用性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型中偏见的识别与消除问题。现有方法在系统分析和去偏见方面存在困难，尤其是偏见行为的微妙性使得其难以被有效识别和缓解。

核心思路：论文的核心解决思路是通过BiasGym框架，利用BiasInject注入特定偏见，同时保持模型的其他部分不变，从而进行有效的偏见分析和去偏见。

技术框架：BiasGym框架由两个主要模块组成：BiasInject和BiasScope。BiasInject负责通过标记微调注入偏见，而BiasScope则利用这些注入信号识别和引导导致偏见行为的模型组件。

关键创新：最重要的技术创新在于BiasGym的设计，使得偏见的注入和分析变得系统化和可重复，且能够在不影响下游任务性能的情况下进行针对性的去偏见。

关键设计：在BiasInject中，采用了基于标记的微调技术，确保特定偏见能够被有效注入；在BiasScope中，设计了特定的信号识别机制，以便准确定位偏见来源。

📊 实验亮点

实验结果显示，BiasGym在减少现实世界刻板印象（如意大利人被视为“鲁莽司机”）和探测虚构关联（如虚构国家的人具有“蓝色皮肤”）方面表现出色，显著提升了偏见识别和去偏见的效果。

🎯 应用场景

BiasGym框架的潜在应用领域包括自然语言处理中的偏见识别与消除、AI系统的安全性提升以及可解释性研究。通过有效的偏见管理，该框架能够帮助构建更公正和透明的AI系统，促进社会责任感的增强。

📄 摘要（原文）

Understanding biases and stereotypes encoded in the weights of Large Language Models (LLMs) is crucial for developing effective mitigation strategies. Biased behaviour is often subtle and non-trivial to isolate, even when deliberately elicited, making systematic analysis and debiasing particularly challenging. To address this, we introduce BiasGym, a simple, cost-effective, and generalizable framework for reliably injecting, analyzing, and mitigating conceptual associations within LLMs. BiasGym consists of two components: BiasInject, which injects specific biases into the model via token-based fine-tuning while keeping the model frozen, and BiasScope, which leverages these injected signals to identify and steer the components responsible for biased behavior. Our method enables consistent bias elicitation for mechanistic analysis, supports targeted debiasing without degrading performance on downstream tasks, and generalizes to biases unseen during token-based fine-tuning. We demonstrate the effectiveness of BiasGym in reducing real-world stereotypes (e.g., people from Italy being reckless drivers') and in probing fictional associations (e.g., people from a fictional country havingblue skin'), showing its utility for both safety interventions and interpretability research.